Differential Gene Expression Profiles between N-Terminal Domain and Ligand-Binding Domain Inhibitors of Androgen Receptor Reveal Ralaniten Induction of Metallothionein by a Mechanism Dependent on MTF1
Notice bibliographique
Résumé
Hormonal therapies for prostate cancer target the androgen receptor (AR) ligand-binding domain (LBD). Clinical development for inhibitors that bind to the N-terminal domain (NTD) of AR has yielded ralaniten and its analogues. Ralaniten acetate is well tolerated in patients at 3600 mgs/day. Clinical trials are ongoing with a second-generation analogue of ralaniten. Binding sites on different AR domains could result in differential effects on AR-regulated gene expression. Here, we provide the first comparison between AR-NTD inhibitors and AR-LBD inhibitors on androgen-regulated gene expression in prostate cancer cells using cDNA arrays, GSEA, and RT-PCR. LBD inhibitors and NTD inhibitors largely overlapped in the profile of androgen-induced genes that they each inhibited. However, androgen also represses gene expression by various mechanisms, many of which involve protein-protein interactions. De-repression of the transcriptome of androgen-repressed genes showed profound variance between these two classes of inhibitors. In addition, these studies revealed a unique and strong induction of expression of the metallothionein family of genes by ralaniten by a mechanism independent of AR and dependent on MTF1, thereby suggesting this may be an off-target. Due to the relatively high doses that may be encountered clinically with AR-NTD inhibitors, identification of off-targets may provide insight into potential adverse events, contraindications, or poor efficacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».